openCV学习笔记（六） —— 图像的减色算法、椒盐噪声、锐化处理

比眉伴天荒 2021-09-27 04:36 303阅读 0赞

一、原理

彩色图像由三通道像素组成，每个通道表示红、绿、蓝三原色中一种颜色的亮度值，每个数值都是 8 位的无符号字符类型（uchar），因此颜色总数（number of colors，而是像素总数）为 ：

256×256×256=2^24=16777216

超过 1600 万种颜色，因此为了降低分析的复杂性，有时需要减少图像中颜色的数量，一种实现方法是把 RGB 空间细分到大小相等的方块中。例如，如果把每种颜色数量减少到 1/8，那么颜色总数就变为 32×32×3232×32×32。将旧图像中的每一个颜色值划分成一个方块，并将该方块的中间值作为新的颜色值。新图像使用新的颜色值，颜色数就减少了：

new=old//N×N+N/2

二、程序

#include <iostream>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    /*
    	减色算法
    */
    void colorReduce(Mat &image, int div=64)
    {
    	int row = image.rows;
    	int col = image.cols * image.channels();
    
    	for (int i = 0; i < row; i++)
    	{
    		uchar *data = image.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < col; j++)
    		{
    			data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
    		}
    	}
    }
    
    /*
    	椒盐噪声
    	@param n，为噪声个数
    */
    void salt(Mat &image, int n)
    {
    	for (int k = 0; k<n; k++)
    	{
    		int i = rand() % image.rows;
    		int j = rand() % image.cols;
    		if (image.channels() == 1)
    		{
    			image.at<uchar>(i, j) = 255;
    		}
    		else if (image.channels() == 3)
    		{
    			image.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;
    			image.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;
    			image.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;
    		}
    	}
    }
    
    /*
    	图像锐化
    */
    void sharpen2D(Mat &image, Mat &result)
    {
    	//构造核
    	Mat kernel(3, 3, CV_32F, Scalar(0));
    	//对核元素进行赋值
    	kernel.at<float>(1, 1) = 5.0;
    	kernel.at<float>(0, 1) = -1.0;
    	kernel.at<float>(2, 1) = -1.0;
    	kernel.at<float>(1, 0) = -1.0;
    	kernel.at<float>(1, 2) = -1.0;
    	filter2D(image, result, image.depth(), kernel);
    }
    
    
    int main()
    {
    	Mat img = imread("test.jpg");
    	if (img.empty())
    	{
    		printf("Error: can't open picture!\n");
    		return -1;
    	}
    	
    	imshow("in", img);
    
    	//减色处理
    	Mat dst = img.clone();
    	colorReduce(dst, 128);
    	imshow("减色处理", dst);
    
    	//椒盐噪声
    	Mat dst1 = img.clone();
    	salt(dst1, 1000);
    	imshow("椒盐噪声", dst1);
    
    	//图像锐化
    	Mat dst2 = img.clone();
    	Mat dst3;
    	sharpen2D(dst2, dst3);
    	imshow("图像锐化", dst3);
    
    	waitKey(0);
    	destroyAllWindows();
    
    	return 0;
    }

三、测试数据

1.原图像

![70][]

2. 减色算法 div等于64的处理结果

![70 1][]

3.减色算法 div等于128的处理结果

![70 2][]

4.椒盐噪声

![70 3][]

5.图像锐化

![70 4][]

[70]: /images/20210923/c70979a5ba4944aa89b569a08cd463d4.png
[70 1]: /images/20210923/1b57591b509241769dd13aefe330ad4c.png
[70 2]: /images/20210923/f03ee368460e40b6a1c74f709509ce22.png
[70 3]: /images/20210923/d4aefc1532ac403ba06fceac7381ba50.png
[70 4]: /images/20210923/c4fd3d5df9c342d59b01e7a90b33be50.png